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공식 소식에 따르면, AI 기반 시설 플랫폼 B.AI LLM Services가 오늘 사용자 규모가 100만 명을 공식적으로 돌파했다고 발표했습니다. 이 이정표는 "개인정보 우선" 라우팅 아키텍처가 대규모이면서 지속적인 높은 처리량을 처리할 수 있음을 나타낼 뿐만 아니라, B.AI가 단일 채팅 인터페이스 개발을 넘어 "자율 지능체 경제"를 지원하는 핵심 기반 시설을 배포하는 데 전념하고 있음을 보여줍니다. 기술 스택의 깊은 최적화를 통해 미래의 고도로 자동화된 AI 협력 네트워크를 위한 견고한 경로를 마련하고 있습니다.

공식 소식에 따르면, B.AI LLM 서비스 플랫폼 사용자 수가 공식적으로 75만 명을 돌파하며 스마트 접속 분야에서 지속적으로 선두를 달리고 있습니다.이 플랫폼은 스마트 라우팅 기술, 지갑 기반의 익명 개인정보 보호 메커니즘, 통합된 다중 모델 관리 인터페이스에 의존하여 점차 전 세계 주요 AI 모델을 연결하는 기본 게이트웨이가 되고 있습니다. 효율적인 스케줄링, 개인정보 보호 우선, 마찰 없는 접근이라는 세 가지 핵심 장점을 바탕으로 B.AI는 효율적이고 안전하며 무장벽의 스마트 접속 새로운 기준을 재정의하고, 대규모 모델의 능력을 더 넓은 개발자와 사용자 집단에 개방하고 있습니다.

코인데스크에 따르면, 캘리포니아 대학교 산타바바라 캠퍼스, 캘리포니아 대학교 샌디에이고 캠퍼스, 블록체인 보안 회사 Fuzzland 및 World Liberty Financial의 연구자들이 공동으로 논문을 발표하며 "LLM 라우터"------즉 사용자와 AI 모델 사이에 위치한 중간 서비스------가 암호 자산 보안의 중대한 위험 요소가 되었다고 경고했습니다.연구자들은 26개의 LLM 라우터가 비밀리에 악성 도구 호출을 주입하고 사용자 자격 증명을 훔치고 있으며, 이 중 한 사건은 고객의 50만 달러 가치의 암호 지갑이 비워지는 결과를 초래했습니다.또한, 연구자들은 "오염"된 라우터 생태계를 통해 수 시간 내에 약 400대의 하위 호스트를 제어할 수 있음을 발견했습니다. 개인 키, API 자격 증명 등 민감한 데이터가 종종 이러한 라우터를 통해 평문으로 전송되기 때문에, 사용자는 실제로 아무것도 모른 채 자산을 위험에 노출시키고 있습니다.연구자들은 맥킨지가 2030년까지 AI 에이전트가 30조에서 50조 달러의 글로벌 소비 비즈니스를 중개할 것이라고 예측하고, 바이낸스 창립자 자오창펑 또한 AI 에이전트의 지불량이 인류의 백만 배가 될 것이라고 예측하고 있으며, 현재 인프라의 보안성이 산업 발전 속도에 심각하게 뒤처져 있다고 지적했습니다. "가장 약한 고리"의 위험이 시스템적인 연쇄 위기를 초래할 수 있습니다.

비탈릭 부테린은 2026년 4월까지의 로컬화, 프라이버시화 LLM 배포 계획을 공유하며, 핵심 목표는 프라이버시, 보안 및 자율성을 전제로 하여 원격 모델 및 외부 서비스가 개인 데이터에 접촉할 기회를 최대한 줄이고, 로컬 추론, 파일 로컬 저장 및 샌드박스 격리 등의 방법을 통해 데이터 유출, 모델 탈옥 및 악의적인 콘텐츠 활용 위험을 줄이는 것이다.하드웨어 측면에서, 그는 NVIDIA 5090 GPU가 탑재된 노트북, AMD Ryzen AI Max Pro 128 GB 통합 메모리 장치 및 DGX Spark 등의 솔루션을 테스트했으며, Qwen3.5 35B 및 122B 모델을 사용하여 로컬 추론을 수행했다.그 중 5090 노트북은 35B 모델에서 약 90 tokens/s에 도달할 수 있으며, AMD 솔루션은 약 51 tokens/s, DGX Spark는 약 60 tokens/s이다. 비탈릭은 고성능 노트북을 기반으로 로컬 AI 환경을 구축하는 것을 선호하며, llama-server, llama-swap 및 NixOS 등의 도구를 사용하여 전체 워크플로를 구축하고 있다.

슬로우포그의 최고 정보 보안 책임자 23pds(산형)가 X 플랫폼에 글을 올리며, LiteLLM 취약점 공격자가 약 300GB의 데이터를 탈취하고 약 50만 개의 인증서를 훔쳤다는 소식이 있다고 전했다. 그는 모든 암호화폐 개발자에게 즉시 점검하고 관련 키와 인증서를 가능한 한 빨리 교체하며, 로그, 접근 기록 및 민감한 데이터 노출 상황을 점검하여 Trust Wallet 사건과 같은 손실이 발생하지 않도록 할 것을 권장했다.이전에 보도된 바에 따르면, 매달 9700만 번 다운로드되는 LiteLLM이 공급망 공격을 당해 간단한 설치로 SSH 키 등 모든 민감한 자격 증명을 탈취할 수 있다.

Andrej Karpathy는 X 플랫폼에서 litellm이 PyPI 공급망 공격을 받았다고 발표했습니다. 단지 pip install litellm을 실행하기만 하면 SSH 키, AWS/GCP/Azure 자격 증명, Kubernetes 구성, git 자격 증명, 환경 변수, 암호화 지갑, SSL 개인 키, CI/CD 키 및 데이터베이스 비밀번호를 훔칠 수 있습니다.litellm의 월 다운로드 수는 9700만 회에 달하며, 위험은 litellm에 의존하는 모든 프로젝트로 확산될 수 있습니다. 예를 들어 dspy와 같은 프로젝트가 있습니다. 악성 코드가 삽입된 버전은 온라인에 올라온 지 약 1시간도 채 되지 않아 Callum McMahon의 머신 메모리가 고갈되어 크래시가 발생하면서 발견되었습니다. Andrej Karpathy는 공급망 공격이 현대 소프트웨어에서 가장 위협적인 문제라고 언급하며, 의존 항목을 설치할 때마다 의존 트리 깊숙한 곳에 변조된 소프트웨어 패키지가 도입될 수 있다고 경고했습니다. 그는 점점 더 의존성을 줄이고 LLM을 사용하여 간단한 기능을 직접 구현하는 쪽으로 기울고 있습니다.

중국 신통원과 상하이 교통대학교, 난징대학교의 공동 팀이 오픈소스 자율 지능체 프레임워크 OpenClaw에 대한 보안 감사를 수행하는 과정에서, bash-tools 모듈에 LLM 기반 명령 주입 고위험 취약점이 존재함을 발견했습니다.이 취약점은 시스템이 LLM이 생성한 명령행 매개변수에 대해 엄격한 이스케이프 처리를 하지 않기 때문에 발생하며, 공격자는 유도성 프롬프트를 통해 정규 표현식 방어를 우회하고 호스트 머신에서 원격 코드 실행을 수행하여 민감한 데이터를 탈취할 수 있습니다.연구 팀은 다양한 주류 모델 환경에서 공격 검증을 완료하였으며, 책임 있는 취약점 공개 프로세스를 시작하고 NVDB 인공지능 제품 보안 취약점 전문 데이터베이스(CAIVD) 및 GitHub 커뮤니티에 수정 제안을 제출했습니다.

이더리움 공동 창립자 비탈릭 부테린은 AI와 개인 LLM(대형 언어 모델)을 활용하여 민주주의와 탈중앙화 거버넌스를 최적화하는 여러 가지 아이디어를 제안하는 글을 발표했습니다. 그는 "AI가 직접 정부가 되는 것"은 반유토피아적이라고 생각하지만, 개인 거버넌스 에이전트, 공공 참여 대화 에이전트, AI의 제안/예측 시장 등을 결합한 메커니즘을 통해 DAO와 같은 거버넌스에서 인간의 주의력과 전문성 부족 문제를 완화할 수 있다고 주장했습니다. 비탈릭은 또한 기밀 정보가 관련된 탈중앙화 의사결정 상황에서 다자간 안전 계산, TEE 또는 암호 회로와 같은 기술을 도입하여 개인 LLM이 "블랙박스" 내에서 판단에 참여하도록 하고, 참여자의 익명성과 내용의 프라이버시 보호를 강화하기 위해 제로 지식 증명 및 다자간 프라이버시 계산 도구를 사용할 필요성을 강조했습니다.

Vitalik Buterin은 Farcaster에 게시하며 "2026년에는 OpenStreetMap과 암호화 이메일 Protonmail을 사용하고, 탈중앙화 소셜 미디어를 우선적으로 채택하여 개인 정보 보호 효율성을 높일 것입니다. 동시에 로컬 대형 언어 모델(LLM)의 배포 방안을 지속적으로 탐색할 것입니다.이상적인 방안은 가능한 한 로컬 LLM을 활용하고, 전용 미세 조정 모델로 매개변수 부족을 보완하는 것입니다; 고부하 상황에서는 쿼리당 요금이 부과되는 제로 지식 결제, 신뢰 실행 환경, 로컬 쿼리 필터링을 추가하여 본질적으로 모든 불완전한 방안을 통합하여 최선을 다한 방어를 구현하는 것입니다. 물론 궁극적인 목표는 초고효율 완전 동형 암호 기술을 정복하는 것입니다. 모든 데이터를 제3자 중앙화 서비스에 전송하는 것은 불필요합니다. 우리는 이러한 작업을 대폭 줄일 수 있는 도구를 가지고 있으며, 이를 지속적으로 구축하고 더 적극적으로 활용해야 합니다."

Pieverse는 예측 시장 플랫폼 Polymarket에서 세계 최초의 다중 대형 언어 모델(LLM) 실시간 예측 경기장을 출시했습니다. 경쟁에 참여하는 여섯 가지 최첨단 AI 모델은 OpenAI의 GPT 5.2, Anthropic AI의 Claude Sonnet 4.5, DeepSeek의 v3.2, Gemini의 2.5 Pro, Moonshot AI의 Kimi K2 0905 및 xAI의 Grok 4.1입니다.각 AI 에이전트는 1000달러의 초기 자금을 배정받아 전자동 모드로 Polymarket에서 높은 활동성을 가진 시장을 스캔하고 거래를 실행하며, 모든 결정은 체인 상에서 공개되고 인위적인 개입이 없습니다. 이 경기장은 AI의 실제 사건 및 확률 예측 능력을 테스트하는 데 중점을 두며, 암호화폐 영구 계약을 중심으로 한 전통적인 AI 경기장과 차별화됩니다.Pieverse는 향후 사용자 고유의 에이전트 메커니즘을 도입하고 더 많은 예측 플랫폼으로 확장할 계획이며, 구체적인 일정은 공개되지 않았습니다.

ChainCatcher 메시지에 따르면, The Bitcoin Historian이 모니터링한 바에 따르면, 스위스 의원 Kullmann이 BTC를 헌법과 국가 비축에 포함시키기 위해 노력하고 있다고 발표했습니다.

ChainCatcher 메시지에 따르면, Chainwire는 블록체인 AI 솔루션 제공업체 ChainGPT가 알리바바 클라우드와 전략적 협력을 체결했다고 보도했습니다. 양측은 알리바바 클라우드의 GPU 컴퓨팅 자원과 ChainGPT의 인공지능 기술 스택을 결합하여 Web3 개발자에게 확장 가능한 기업급 머신러닝 서비스를 제공할 것입니다. 이번 협력의 핵심 성과는 ChainGPT 산하의 Solidity 대형 언어 모델(LLM)의 전면 오픈 소스화로, 이 모델은 스마트 계약 개발, 감사 및 문제 해결을 위해 설계되었으며, 현재 알리바바 클라우드 GPU 아키텍처를 통해 전 세계 실시간 접근이 가능합니다.Solidity LLM이 오픈 소스화된 후, 개발자는 무료로 해당 모델을 사용하여 분산형 애플리케이션의 구축 및 보안 검증을 가속화할 수 있습니다. 알리바바 클라우드의 GPU 인프라는 모델에 높은 신뢰성을 제공하여 Web3 인공지능 솔루션의 컴퓨팅 파워, 보안성 및 응답 속도 요구를 충족할 것입니다. ChainGPT의 창립자이자 CEO인 Ilan Rakhmanov는 이번 협력이 Web3 개발자가 고성능 AI 기술을 쉽게 접근할 수 있도록 하여 차세대 분산형 애플리케이션을 위한 도구 지원을 제공하는 것을 목표로 한다고 밝혔습니다.알리바바 클라우드는 공식 X 플랫폼 계정에서 양측이 AIVM 네트워크를 통해 분산형 AI 인프라를 강화할 것이며, 향후 ChainGPT의 AI 가상 머신(AIVM) 및 분산형 GPU 시장 SDK를 활용하여 알리바바 클라우드 자원을 통합하여 Web3 분야의 AI 도구, 에이전트 및 애플리케이션에 대한 기본 컴퓨팅 파워를 제공할 계획이라고 전했습니다. 현재 개발자는 알리바바 클라우드 GPU 컴퓨팅 파워를 기반으로 Solidity LLM을 배포하고 모델 최적화를 진행할 수 있습니다.협력의 연장선으로 알리바바 클라우드는 공식적으로 ChainGPT의 AIVM GPU 네트워크에 가입하여 검증 파트너가 되었습니다. 양측은 이번 협력이 ChainGPT의 AI 모델에 대한 확장성 보장을 제공할 뿐만 아니라, 전 세계적으로 포괄적인 분산형 컴퓨팅 레이어를 구축하여 지리적 제한이 체인 상 AI 개발에 미치는 제약을 없앨 것이라고 밝혔습니다. 다음 단계로 양측은 AIVM 네트워크 통합을 심화하고 AI 모델 배포 및 Web3 애플리케이션 개발의 유연성 향상 경로를 탐색할 계획입니다.

ChainCatcher 메시지, Metis AI 고성능 체인 Hyperion 테스트넷이 어젯밤 중국 시간으로 자정에 공식 출시되었습니다. Hyperion은 AI, DePIN, DeFi 및 GameFi를 위해 설계된 고성능, AI 최적화 Layer 2 솔루션입니다. 그것은 병렬 실행, 분산 정렬 및 AI 네이티브 인프라를 통해 Metis 생태계를 확장하며, 이더리움의 보안을 유지하고 METIS를 가스 토큰으로 사용합니다.Hyperion은 Metis SDK를 기반으로 개발되었으며, MetisVM, MetisDB와 Optimism Rollup 기술 및 병렬 거래 실행 등을 결합하여 Layer 2의 확장성을 재정의합니다. Metis SDK는 LazAI가 개발한 Alith Agent 프레임워크를 통합하여 체인 상 검증 및 체인 외 계산 작업을 간소화하여 Hyperion을 대형 언어 모델(LLM) 네이티브 체인 상 실행을 지원하는 최초의 Layer 2 프로토콜로 만듭니다.

ChainCatcher 메시지에 따르면, CoinDesk는 Web3 소셜 미디어 플랫폼 Wunder.Social이 5000만 달러의 자금을 조달했다고 발표했습니다. Rollman Management가 주도했습니다.Wunder.Social은 발표에서 이 프로젝트가 소셜 미디어를 재구성하고 블록체인 기술을 사용하여 소셜 미디어 사용자를 검증함으로써 로봇을 제거하고 사용자와 광고 수익을 공유하는 것을 목표로 한다고 밝혔습니다.또한, 이 회사는 이달 말에 토큰을 출시할 계획입니다.